ATD: Collaborative Research: Multivariate Quantiles for Rapid Spatio-Temporal Threat Detection

ATD:协作研究:用于快速时空威胁检测的多元分位数

基本信息

  • 批准号:
    1737918
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 10万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2017
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2017-09-01 至 2021-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Different kinds of data on societal attributes, observed from multiple sources, at multiple locations, and at different points in time, will be studied in this project. The geometrical properties of such data will be analyzed to quantify and characterize normal patterns in the data, which will then be leveraged to identify sudden departures from normal patterns within societies. Methodology for understanding normal patterns in the data and rapidly detecting change in one or more aspects of the data will be devised in this project. Data from different locations around the world will be analyzed and used to formulate strategies for risk mitigation and emergency responses.The geometric properties of high-dimensional spatio-temporal data will be studied in this project to construct a multi-dimensional extremity indicator. This indicator and other statistical and machine learning techniques will be used for rapid spatio-temporal change detection, under a variety of technical conditions and frameworks. Such changes may be towards specific known directions, or generic departures from normal patterns. Methods for detecting changes in extremes and tails of multivariate probability distributions will likewise be developed as part of this project. Social, economic, and supply chain logistics data will then be studied to develop policy and rapid response strategies using data-driven techniques.
本项目将研究从多个来源、多个地点和不同时间点观察到的不同类型的社会属性数据。这些数据的几何特性将被分析,以量化和表征数据中的正常模式,然后利用这些模式来识别社会中突然偏离正常模式的情况。本项目将设计用于理解数据中的正常模式和快速检测数据的一个或多个方面的变化的方法。将对来自世界各地不同地点的数据进行分析,并用于制定减轻风险和应急反应的战略。本课题将研究高维时空数据的几何特性,构建多维极值指标。该指标以及其他统计和机器学习技术将在各种技术条件和框架下用于快速时空变化检测。这种变化可能是朝着特定的已知方向,或普遍偏离正常模式。检测多变量概率分布的极值和尾部变化的方法也将作为本项目的一部分发展。然后将研究社会,经济和供应链物流数据,以使用数据驱动技术制定政策和快速响应策略。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
On weighted multivariate sign functions
关于加权多元符号函数
  • DOI:
    10.1016/j.jmva.2022.105013
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    Majumdar, Subhabrata;Chatterjee, Snigdhansu
  • 通讯作者:
    Chatterjee, Snigdhansu
A Bayesian framework for studying climate anomalies and social conflicts
  • DOI:
    10.1002/env.2778
  • 发表时间:
    2022-11-21
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Mukherjee,Ujjal Kumar;Bagozzi,Benjamin E.;Chatterjee,Snigdhansu
  • 通讯作者:
    Chatterjee,Snigdhansu
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Snigdhansu Chatterjee其他文献

Fast and General Model Selection using Data Depth and Resampling
使用数据深度和重采样进行快速通用模型选择
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    S. Majumdar;Snigdhansu Chatterjee
  • 通讯作者:
    Snigdhansu Chatterjee
Mining Novel Multivariate Relationships in Time Series Data Using Correlation Networks
使用相关网络挖掘时间序列数据中的新型多元关系
  • DOI:
    10.1109/tkde.2019.2911681
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    8.9
  • 作者:
    Saurabh Agrawal;M. Steinbach;Daniel Boley;Snigdhansu Chatterjee;G. Atluri;A. T. Dang;S. Liess;Vipin Kumar
  • 通讯作者:
    Vipin Kumar
A Bootstrap Test Using Maximum Likelihood Ratio Statistics to Check the Similarity of Two 3-Dimensionally Oriented Data Samples
  • DOI:
    10.1023/a:1021776814497
  • 发表时间:
    1998-04-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.600
  • 作者:
    Sojen Joy;Snigdhansu Chatterjee
  • 通讯作者:
    Snigdhansu Chatterjee
Approximate Bayesian Computation for Physical Inverse Modeling
物理逆建模的近似贝叶斯计算
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Neel Chatterjee;Somya Sharma;S. Swisher;Snigdhansu Chatterjee
  • 通讯作者:
    Snigdhansu Chatterjee
Computational Data Sciences for Actionable Insights on Climate Extremes and Uncertainty
计算数据科学对极端气候和不确定性的可行见解
  • DOI:
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    A. Ganguly;E. Kodra;Snigdhansu Chatterjee;A. Banerjee;H. Najm
  • 通讯作者:
    H. Najm

Snigdhansu Chatterjee的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Snigdhansu Chatterjee', 18)}}的其他基金

Collaborative Research: C1: Learning the Universal Free Energy Function
合作研究:C1:学习通用自由能函数
  • 批准号:
    1939956
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: Machine Learning methods for multi-disciplinary multi-scales problems
协作研究:多学科多尺度问题的机器学习方法
  • 批准号:
    1939916
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
On Conditional Statistical Procedures for Simultaneous Model Selection, Inference, and Prediction in Complex Climate Systems
复杂气候系统中同时模型选择、推理和预测的条件统计程序
  • 批准号:
    1622483
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Collaborative Research: Computation-driven small area inference with applications
协作研究:计算驱动的小区域推理与应用
  • 批准号:
    0851705
  • 财政年份:
    2009
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Standard Grant

相似海外基金

Collaborative Research: ATD: Fast Algorithms and Novel Continuous-depth Graph Neural Networks for Threat Detection
合作研究:ATD:用于威胁检测的快速算法和新颖的连续深度图神经网络
  • 批准号:
    2219956
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: ATD: a-DMIT: a novel Distributed, MultI-channel, Topology-aware online monitoring framework of massive spatiotemporal data
合作研究:ATD:a-DMIT:一种新颖的分布式、多通道、拓扑感知的海量时空数据在线监测框架
  • 批准号:
    2220495
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: ATD: Rapid Structure Recovery and Outlier Detection in Multidimensional Data
合作研究:ATD:多维数据中的快速结构恢复和异常值检测
  • 批准号:
    2319370
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: ATD: Geospatial Modeling and Risk Mitigation for Human Movement Dynamics under Hurricane Threats
合作研究:ATD:飓风威胁下人类运动动力学的地理空间建​​模和风险缓解
  • 批准号:
    2319552
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: ATD: Fast Algorithms and Novel Continuous-depth Graph Neural Networks for Threat Detection
合作研究:ATD:用于威胁检测的快速算法和新颖的连续深度图神经网络
  • 批准号:
    2219904
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: ATD: Rapid Structure Recovery and Outlier Detection in Multidimensional Data
合作研究:ATD:多维数据中的快速结构恢复和异常值检测
  • 批准号:
    2319371
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: ATD: Rapid Structure Recovery and Outlier Detection in Multidimensional Data
合作研究:ATD:多维数据中的快速结构恢复和异常值检测
  • 批准号:
    2319372
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: ATD: Geospatial Modeling and Risk Mitigation for Human Movement Dynamics under Hurricane Threats
合作研究:ATD:飓风威胁下人类运动动力学的地理空间建​​模和风险缓解
  • 批准号:
    2319551
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Standard Grant
ATD: Collaborative Research: A Geostatistical Framework for Spatiotemporal Extremes
ATD:协作研究:时空极值的地统计框架
  • 批准号:
    2220523
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Standard Grant
ATD: Collaborative Research: A Geostatistical Framework for Spatiotemporal Extremes
ATD:协作研究:时空极值的地统计框架
  • 批准号:
    2220529
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 10万
  • 项目类别:
    Standard Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了